\startAbstractCz

V této práci se zabýváme MPC regulátorem, což je moderní regulátor, který optimalizací regulačního problému nalézá optimální řešení, jež je použito jako vstupu do systému. Existují dva způsoby snížení velikosti optimalizačního problému, blokování vstupů, kdy redukujeme počet kroků, kdy můžeme měnit vstup do systému. Druhým je snížit počet kroků v predikci, kde kontrolujeme překročení měkkých omezení na výstupu, toto se nazývá redukce měkkých omezení.

Snižování velikosti regulačního problému vede k zhoršování výkonu regulátoru. Zhoršuje se sledování reference a dochází k překročení měkkých omezení.

Cílem této práce je implementovat MPC regulátor a prozkoumat vliv blokování vstupů a redukce měkkých omezení na výkon MPC regulátoru a nalézt vhodnou kombinaci blokování a redukce omezení, které by zmenšilo problém ale zároveň přijatelně sledovalo referenci a plnilo měkké omezení.

Implementovali jsme MPC regulátor, který používá linearizaci podél trajektorie nelineárního systému automobilu, ale pro zjednodušení jsme citlivosti získané v prvním kroku aplikovali po celou dobu predikce. Tento regulátor pracuje s tvrdými omezeními na vstupu systému a měkkými omezeními na výstupu systému.

Poté jsme se věnovali vlivu změn blokování vstupu a redukci měkkých omezení na schopnost regulátoru splnit měkká omezení a sledovat referenci.

Podařilo se nám otestovat a ověřit chování regulátoru a nalézt vhodné nastavení regulátoru.

\stopAbstractCz